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J-GLOBAL ID：202002284734091980   整理番号：20A2780200

土運船から投入した粘性土の堆積形状解析手法に関する研究

PROPOSAL OF SEDIMENTARY SHAPE ANALYSIS METHOD FOR RECLAMATION PROJECT USING CLAY

著者 (6件)： BAI Ke (五洋建設(株)技術研究所) ,  熊谷隆宏 (五洋建設(株)技術研究所) ,  佐々木優 (五洋建設(株)国際土木本部) ,  田代司 (五洋建設(株)国際土木本部) ,  琴浦毅 (五洋建設(株)技術研究所) ,  鶴見文孝 (五洋建設(株)国際土木本部)
資料名： 土木学会論文集 B3(海洋開発)(Web)  (Journal of Japan Society of Civil Engineers, Ser. B3 (Ocean Engineering) (Web))
巻： 76  号： 2  ページ： I_726-I_731(J-STAGE)  発行年： 2020年 
JST資料番号： U0288A  ISSN： 2185-4688  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 良質な砂の入手が困難な地域において,航路や泊地等の浚渫などで発生する粘性土を使用して埋立地盤を造成する場合,埋立施工時の地盤の安定性や将来的な圧密沈下量に関する検討が行われる.検討に際しては,海中に投入された粘土の土層構成を含む堆積形状を事前に把握する必要がある.本研究では,遠心模型実験で土運船から投入した粘性土の堆積特性を評価し,土層構成を含む堆積形状を解析する手法を提案する.提案する手法には,土源情報,湿潤密度,写真等の情報から土質特性を推定する人工知能技術を導入する.実際の埋立おける投入記録に基づき,提案する解析モデルを適用するとともに,深浅測量結果とコーン貫入試験結果を用いて堆積形状や埋立層内部の強度分布の評価精度を確認し,適用性を検証した.(著者抄録)

シソーラス用語： 埋立 ,  地盤 ,  土地造成 ,  粘性土 ,  *堆積 ,  *解析 ,  *遠心模型試験 ,  人工知能 ,  土壌特性 ,  解析モデル ,  適応性 ,  作業船
準シソーラス用語： 遠心模型実験 ,  解析手法 ,  *形状解析 ,  精度検証 ,  適用性 ,  土砂堆積 ,  土質特性

著者キーワード (5件)： sedimentary shape analysis ,  centrifuge test ,  soil property ,  AI ,  CPT

分類 (1件)： しゅんせつ,埋立  (RA07080Y)

引用文献 (6件)：

• 1) 松見吉晴,岸口孝文:捨石マウンド築造時のバージ船の配線位置について,海岸工学論文集,37巻,pp. 769-773,1990.
• 2) 熊谷隆宏,山本省吾,平山達也,真鍋匠,清水英久,川口毅,平田賢治,小宮一成,小林一美:ブロック直投方式を用いた人工海底山脈築造に関するブロックの落下挙動および拡散特性に関する研究,海岸工学論文集,51巻,pp. 801-805,2004.
• 3) 熊谷隆宏,白可,佐々木優,田代司,琴浦毅,鶴見文孝:人工知能技術による土質推定に基づく埋立管理システムの開発,土木学会論文集 B3(海洋開発),Vol. 76,No. 2,2020(印刷中).
• 4) 斎藤康毅:ゼロから作るディープラーニング-Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装-,pp. 165-273,オライリー・ジャパン,2016.
• 5) Simonyan, K. and Zisserman, A. : Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition, In 3rd International Conference on Learning Representations (ICLR 2015), pp. 1-14, 2015.

タイトルに関連する用語 (5件)： 投入 ,  粘性土 ,  堆積 ,  解析手法 ,  研究